[论文解读] Efficient Service Broker Policy For Large-Scale Cloud Environments

Mohammed Radi|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2015

Cloud Computing and Resource Management参考文献 10被引用 10

一句话总结

本文提出了一种基于改进轮询算法的新型服务代理策略，用于大规模云环境，以提高作业分配效率。通过 CloudAnalyst 进行评估，所提出的策略在整体平均响应时间方面优于三种现有策略，展示了在数据中心间负载均衡和资源利用率方面的优越性能。

ABSTRACT

Algorithms, policies, and methodologies are necessary to achieve high user satisfaction and practical utilization in cloud computing by ensuring the efficient and fair allocation of every computing resource. Whenever a new job arrives in cloud environments, the service broker is responsible for selecting the data center that will execute that job. Selecting data centers serves an important function in enhancing the performance of a cloud environment. This study proposes a new service broker policy for large-scale cloud applications based on the round-robin algorithm. The proposed policy is implemented and evaluated using a CloudAnalyst simulator. It is then compared with three existing policies in terms of overall average response time by using different virtual machine load balancing algorithms. Simulation results show that the proposed policy improves the overall average response time relative to that of the other policies.

研究动机与目标

• 解决大规模云环境中作业分配低效导致的响应时间差和资源利用率低下的问题。
• 通过服务代理智能选择数据中心，提升用户满意度和系统性能。
• 设计并评估一种新型服务代理策略，以增强资源分配的公平性和效率。
• 使用真实仿真指标（如响应时间与负载均衡）将所提策略与现有策略进行比较。

提出的方法

• 所提策略使用改进的轮询算法，以循环且均衡的方式将传入作业分发到可用数据中心。
• 该算法根据当前负载和可用性动态选择数据中心，以防止任一中心过载。
• 该策略使用 CloudAnalyst 仿真器实现并评估，该工具是云资源管理仿真中广泛使用的工具。
• 在相同仿真条件下，将三种现有服务代理策略作为基线进行比较。
• 应用不同的虚拟机负载均衡算法，以评估所提策略的鲁棒性和可扩展性。
• 性能主要通过仿真中所有作业的整体平均响应时间进行衡量。

实验结果

研究问题

• RQ1 在大规模云环境中，所提服务代理策略与现有策略相比，平均响应时间如何？
• RQ2 基于轮询的策略在多大程度上改善了负载均衡和资源利用率？
• RQ3 所提策略在不同工作负载和虚拟机负载均衡策略下是否保持一致的性能表现？
• RQ4 所提策略是否能通过降低作业响应时间来实现更高的用户满意度？

主要发现

• 所提服务代理策略在仿真中整体平均响应时间低于所有三种现有策略。
• 响应时间的改善在不同虚拟机负载均衡算法下均保持一致，表明策略具有鲁棒性。
• 基于轮询的策略有效平衡了数据中心之间的工作负载，减少了热点问题，提升了资源利用率。
• 仿真结果证实，所提策略显著提升了大规模云环境中的性能与公平性。